학습목표
AI를 통해 이미지를 만들게 되면 얼굴이 깨지거나 잘못된 손을 만들어주는 경우가 잦습니다.
완벽한 해결은 어렵지만, 그래도 어느정도 범위의 문제들은 해결해주고는 합니다.
손을 개선하는 Hand Fixer와 얼굴을 개선하는 Face Detailer를 공부해보도록 합니다.
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Hand Fixer
6.4.1.HandFixer(ControlNet)
컨트롤넷의 LineArt를 활용하여 손을 잘 생성하도록 도움을 줄 수 있습니다.
아직 이미지 생성 AI는 손을 항상 완벽하게 구현하지 못합니다. 때문에 AI에게 적절한 도움을 준다면 손을 잘 그리게 해줄 수 있습니다.
위와 같은 이미지를 AI로 처음부터 생성하는 것은 매우 어려운 부분일 수 있습니다. 하지만, 위 이미지를 컨트롤넷에 활용한다면 손쉽게 손의 구조를 제한하면서도 다양한 이미지를 생성할 수 있습니다.
기본 워크플로우의 4.2.1.ControlNet(SDXL)에서 현재 라인을 가장 잘 따고, 그에 따라 그려주는 컨트롤넷인 mistoLine의 모델과 preprocessor를 적용한 워크플로우 입니다. 이처럼 컨트롤넷의 종류에 따라 적용하는 방식이 약간씩 달라지기도 합니다. 컨트롤넷을 활용하여 손의 구조를 유지하면서도 다양한 느낌의 이미지를 만들 수 있습니다.
6.4.2.HandFixer(Graphormer)
컨트롤넷의 Graphormer를 활용하여 손을 다시 한번 생성 하도록 할 수 있습니다.
이미지를 생성한 다음, MeshGraphomer Hand Refiner 노드를 통해 올바른 손 모양으로 보정해주고, 컨트롤넷 depth를 통해 손 부분만 다시 생성하도록 하는 워크플로우 입니다.
Face Detailer
6.4.3.FaceDetailer(ImpactPack)
FaceDetailer를 활용하여 얼굴을 다시 한번 생성 하도록 할 수 있습니다.
이미지를 생성한 다음, FaceDetailer 노드를 통해 얼굴 부분을 검출하고, 얼굴 부분만 다시 생성하도록 하는 워크플로우 입니다.
6.4.4.EyeDetailer(ImpactPack)
MediaPipe와 FaceDetailer를 활용하여 얼굴의 각 부분을 검출하고, 다시 생성하도록 할 수 있습니다.
이미지를 생성한 다음, MediaPipeFaceMesh Detector Provider 노드를 통해 눈 부분을 검출하고, FaceDetailer 노드를 통해 눈 부분만 다시 생성하도록 하는 워크플로우 입니다. MediaPipeFaceMesh Detector Provider 노드의 다른 옵션(얼굴, 입, 눈썹, 눈, 눈동 등) 활용하여 눈 이외에 얼굴의 다른 부분들도 검출하고 다시 생성을 할 수 있습니다.